Zusammenhänge verstehen mithilfe von Monte-Carlo-Simulationen und Data-Science-Methoden

Webinar-Reihe „Controller Institut on Spot“

Freuen Sie sich auf eine interaktive Session zu aktuellen Fragestellungen.

Birgit Huemer-Pokorny, MA  führt durch dieses Webinar mit Dr. Gerhard Svolba (Analytic Solutions Architect und Data Scientist | SAS Institute Software GmbH).

Nächste Termine

1 Stunde

28.10.202111:00 - 12:00

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Aufbau und Inhalte

Ein Beispiel anhand des Monopoly-Brettspiels

Viele Dinge können wir quantitativ gut abschätzen, wie die Wahrscheinlichkeit eine bestimmte Zahl zu würfeln. Je komplexer die Regeln eines Systems aber werden und je mehr Abhängigkeiten es von Entscheidungen, Rahmenbedingungen und zufälligen Ereignissen gibt, umso schwieriger fällt diese Aufgabe. Da wir viele Entscheidungen unter Unsicherheit treffen müssen, auch im Finanzmanagement oder der Budgetplanung, benötigen wir Werkzeuge, welche uns die Unsicherheit und den erwarteten Outcome besser quantifizieren lassen.

Monte-Carlo-Simulationen und Data-Science-Methoden ermöglichen es Ihnen, Zusammenhänge besser zu verstehen und den erwarteten Outcome sowie dessen Variabilität zu ermitteln.

Daher werden diese Methoden quer über die Branchen z.B. zur Risikosimulation im Bankenbereich, zur Ermittlung benötigter Intensivbetten im Falle einer Pandemie oder erwarteter Cash-Flow Ströme, wenn einzelne Zahlungen mit Unsicherheiten behaftet sind, verwendet.

Dieser Vortrag zeigt Ihnen,

  • welche Anwendungsmöglichkeiten Data-Science-Methoden und Einblicke Monte-Carlo-Simulationen bieten, die Sie sonst nicht hätten.
  • wie diese Simulation angewandt werden kann, um ein komplexes System (z.B. Eintrittswahrscheinlichkeiten von Ereignissen) zu untersuchen.
  • anhand des Monopoly-Brettspiels: Welche Felder die höchste Besuchshäufigkeit haben und wovon dies abhängt. Wie die durchschnittliche Profitabilität eines Feldes aussieht und wie sich diese im Laufe des Spiels verändert und variiert.

Dieses Webinar ist Teil der Webinar-Reihe Controller Institut on Spot

Dieser Trainer trägt im Modul vor.

Zusammenhänge verstehen mithilfe von Monte-Carlo-Simulationen und Data-Science-Methoden

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